<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Prototipni sistem inercialnih senzorjev za analizo gibanja stopala</dc:title><dc:creator>KLAVŽER,	JANJA	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Perš,	Janez	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Murovec,	Boštjan	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>Raspberry Pi</dc:subject><dc:subject>inercialni senzor</dc:subject><dc:subject>pospešek</dc:subject><dc:subject>integriranje</dc:subject><dc:subject>trajektorija koraka</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>Weka</dc:subject><dc:subject>gibanje stopala</dc:subject><dc:subject>hoja</dc:subject><dc:subject>tek</dc:subject><dc:description>Na podlagi podatkov o gibanju stopala lahko razlikujemo med različnimi vrstami človeškega gibanja. V diplomski nalogi je predstavljen proces izdelave prototipnega merilnega sistema, predobdelave podatkov in preizkusa uspešnosti ločevanja med hojo in tekom z različnimi algoritmi strojnega učenja. Prikazana je primerjava med rezultati v primerih, ko sta na vhodu algoritma podana pospešek ali trajektorija koraka.

Izdelan merilni sistem je sestavljen iz mikroračunalnika Raspberry Pi, inercialnega senzorja, 3D natisnjenega nosilca senzorja in baterije. Senzor je nameščen na peto. Pospešek stopala merimo v smereh x, y in z. Izmerjeni podatki se prenesejo na osebni računalnik, kjer jih obdelamo s skripto v programskem jeziku Python. Cilj je odprava odstopajočih meritev in šuma. Nato izvedemo dvakratno integriranje pospeška, s katerim dobimo trajektorijo stopala. Zajete podatke o hoji in teku ustrezno razdelimo na korake. Za tem v programskem okolju Weka opravimo preizkus razpoznavanja gibanja.</dc:description><dc:date>2022</dc:date><dc:date>2022-09-09 09:40:07</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>139996</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 58824</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 120985347</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
